后端开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 纵向可深入AI后端技术，成长为AI应用架构师或技术专家
• 横向可转向AI产品研发、技术管理或国际化业务方向
• 依托货拉拉国际化业务，可积累跨境协作和全球视野，具备复合型竞争力
• 负责国际化AI项目的后端开发，参与AI相关能力的建设与优化，如大模型应用、智能助手等
• 与海外业务、产品、研发团队紧密协作，共同推进AI产品研发和海外业务落地
• 持续跟踪AI领域前沿技术，推动业务创新，并支持国内业务系统的迭代
• 重视系统性能与稳定性，保障服务的高可用性
• 扎实的Java或Python编程能力，能独立完成后端模块开发
• 了解机器学习、深度学习基本概念，熟悉常见算法流程，理解LLM相关技术（Transformer、RAG、Embedding、Fine-tuning）
• 熟练使用主流AI编码工具（如Codex、Cursor、Qoder），提升开发效率
• 英语口语流利，能直接与海外团队沟通协作

申请策略

• 建议在简历中附上GitHub或技术博客链接，展示AI相关项目
• 了解货拉拉的国际化业务布局，准备一些对AI应用场景的想法
• 突出Java/Python后端开发经验，尤其是高并发、高可用系统的设计案例
• 重点展示AI相关项目，如智能助手、聊天机器人、RAG系统等，说明技术实现和业务价值
• 强调英语能力，如留学经历、外语工作环境、雅思/托福成绩等
• 提及熟悉LLM技术栈和AI编码工具的使用经验，体现与岗位的匹配度
• 系统学习LLM相关技术，动手实现一个RAG或Fine-tuning的demo
• 练习英语口语，尤其是技术交流场景，可参加英文技术会议或模拟面试

面试指南

• 采用STAR法则回答问题：情境-任务-行动-结果，强调技术难点和解决思路
• 针对技术概念题，先给出定义，再对比异同，最后结合实际场景说明应用
• 稳定性问题要体现"预防"思维，如监控、容灾、压测、故障复盘等
• 请介绍一个你参与过的AI相关项目，具体做了什么？
• 你对RAG和Fine-tuning的理解是什么？在什么场景下选择哪种？
• 如何保证后端系统的稳定性？请举例说明
• 请用英文介绍一下你的项目经历或对AI技术的理解
• 你如何看待AI编码工具对开发效率的影响？